python - NumPy - 删除包含相同元素的子数组

Question

假设我有以下 4 x 3 x 3 数组，

array([[[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]],

       [[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]],

       [[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]],

       [[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]]])

我想按以下标准过滤此类数组:

将每个 3 x 3 数组视为一个 block 。如果该 block 中的所有元素都等于 -2，我们应该切割整个 block ，因此目标数组将如下所示(1 x 3 x 3):

array([[[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]]])

我只能想出一个带有显式 if 条件和 for 循环的强力解决方案，但它不起作用。谁能分享一下更好的方法吗？

您可以通过以下命令重新创建原始数组

array = np.array([[-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2],
    [-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2],
    [-2,-2,71,-1,-1,-1,71,-1,52],
    [-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2,-2]])
newarr = array.reshape(4,3,3)

Answer 1

如果您希望沿轴 0 的数组始终为特定值(例如 -2 或 872385 等)，那么其他答案很好。

如果您想要更通用的内容，即想要过滤掉包含单个值的任何数组，则可以按排名过滤数组。

由于任何单个值的矩阵都具有秩 1，因此您可以按 rank != 1 进行过滤:

In [2]: x[np.linalg.matrix_rank(x) != 1]
Out[2]:
array([[[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]]])

这适用于沿轴 0 填充相同值的任何矩阵。另一个例子:

In [4]: x
Out[4]:
array([[[ 5,  5,  5],
        [ 5,  5,  5],
        [ 5,  5,  5]],

       [[-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2],
        [-2, -2, -2]],

       [[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]],

       [[99, 99, 99],
        [99, 99, 99],
        [99, 99, 99]]])

In [5]: x[np.linalg.matrix_rank(x) != 1]
Out[5]:
array([[[-2, -2, 71],
        [-1, -1, -1],
        [71, -1, 52]]])